Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对于数据处理和机器学习方面来说，其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中，CSV，JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。

CSV数据

CSV是存储数据的最常用方法。在Kaggle比赛的大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用内置的Python csv库来读取和写入CSV。通常，我们会将数据读入列表列表。

看看下面的代码。当我们运行csv.reader()所有CSV数据变得可访问时。该csvreader.next()函数从CSV中读取一行; 每次调用它，它都会移动到下一行。我们也可以使用for循环遍历csv的每一行for row in csvreader 。确保每行中的列数相同，否则，在处理列表列表时，最终可能会遇到一些错误。

import csv
filename = “my_data.csv”
fields = []
rows = []

Reading csv file

with open(filename, ‘r’) as csvfile:
# Creating a csv reader object
csvreader = csv.reader(csvfile)
# Extracting field names in the first row
fields = csvreader.next()
# Extracting each data row one by one
for row in csvreader:
rows.append(row)

Printing out the first 5 rows

for row in rows[:5]:
print(row)
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在Python中写入CSV同样容易。在单个列表中设置字段名称，并在列表列表中设置数据。这次我们将创建一个writer()对象并使用它将我们的数据写入文件，与读取时的方法基本一样。

import csv

Field names

fields = [‘Name’, ‘Goals’, ‘Assists’, ‘Shots’]

Rows of data in the csv file

rows = [ [‘Emily’, ’12’, ’18’, ‘112’],
[‘Katie’, ‘8’, ’24’, ’96’],
[‘John’, ’16’, ‘9’, ‘101’],
[‘Mike’, ‘3’, ’14’, ’82’]]
filename = “soccer.csv”

Writing to csv file

with open(filename, ‘w+’) as csvfile:
# Creating a csv writer object
csvwriter = csv.writer(csvfile)
# Writing the fields
csvwriter.writerow(fields)
# Writing the data rows
csvwriter.writerows(rows)

我们可以使用Pandas将CSV转换为快速单行的字典列表。将数据格式化为字典列表后，我们将使用该dicttoxml库将其转换为XML格式。我们还将其保存为JSON文件！

import pandas as pd
from dicttoxml import dicttoxml
import json

Building our dataframe

data = {‘Name’: [‘Emily’, ‘Katie’, ‘John’, ‘Mike’],
‘Goals’: [12, 8, 16, 3],
‘Assists’: [18, 24, 9, 14],
‘Shots’: [112, 96, 101, 82]
}
df = pd.DataFrame(data, columns=data.keys())

Converting the dataframe to a dictionary

Then save it to file

data_dict = df.to_dict(orient=”records”)
with open(‘output.json’, “w+”) as f:
json.dump(data_dict, f, indent=4)

Converting the dataframe to XML

Then save it to file

xml_data = dicttoxml(data_dict).decode()
with open(“output.xml”, “w+”) as f:
f.write(xml_data)

JSON数据

JSON提供了一种简洁且易于阅读的格式，它保持了字典式结构。就像CSV一样，Python有一个内置的JSON模块，使阅读和写作变得非常简单！我们以字典的形式读取CSV时，然后我们将该字典格式数据写入文件。

import json
import pandas as pd

Read the data from file

We now have a Python dictionary

with open(‘data.json’) as f:
data_listofdict = json.load(f)

We can do the same thing with pandas

data_df = pd.read_json(‘data.json’, orient=’records’)

We can write a dictionary to JSON like so

Use ‘indent’ and ‘sort_keys’ to make the JSON

file look nice

with open(‘new_data.json’, ‘w+’) as json_file:
json.dump(data_listofdict, json_file, indent=4, sort_keys=True)

And again the same thing with pandas

export = data_df.to_json(‘new_data.json’, orient=’records’)

正如我们之前看到的，一旦我们获得了数据，就可以通过pandas或使用内置的Python CSV模块轻松转换为CSV。转换为XML时，可以使用dicttoxml库。具体代码如下：

import json
import pandas as pd
import csv

Read the data from file

We now have a Python dictionary

with open(‘data.json’) as f:
data_listofdict = json.load(f)

Writing a list of dicts to CSV

keys = data_listofdict[0].keys()
with open(‘saved_data.csv’, ‘wb’) as output_file:
dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
dict_writer.writeheader()
dict_writer.writerows(data_listofdict)

XML数据

XML与CSV和JSON有点不同。CSV和JSON由于其既简单又快速，可以方便人们进行阅读，编写和解释。而XML占用更多的内存空间，传送和储存需要更大的带宽，更多存储空间和更久的运行时间。但是XML也有一些基于JSON和CSV的额外功能：您可以使用命名空间来构建和共享结构标准，更好地传承，以及使用XML、DTD等数据表示的行业标准化方法。

要读入XML数据，我们将使用Python的内置XML模块和子模ElementTree。我们可以使用xmltodict库将ElementTree对象转换为字典。一旦我们有了字典，我们就可以转换为CSV，JSON或Pandas Dataframe！具体代码如下：

import xml.etree.ElementTree as ET
import xmltodict
import json
tree = ET.parse(‘output.xml’)
xml_data = tree.getroot()
xmlstr = ET.tostring(xml_data, encoding=’utf8′, method=’xml’)
data_dict = dict(xmltodict.parse(xmlstr))
print(data_dict)
with open(‘new_data_2.json’, ‘w+’) as json_file:
json.dump(data_dict, json_file, indent=4, sort_keys=True)